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J-GLOBAL ID:202202233612451765   整理番号:22A0645501

機械学習増強量子動力学シミュレーションを用いた分子光化学の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Molecular Photochemistry Using Machine-Learning-Enhanced Quantum Dynamics Simulations
著者 (2件):
資料名:
巻: 55  号:ページ: 209-220  発行年: 2022年 
JST資料番号: B0966A  ISSN: 0001-4842  CODEN: ACHRE4  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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考察:分子吸収後に起こるプロセスは,新しい化学変換を可能にするための光触媒,UV過剰曝露の有害な効果に対して保護するための日焼け止め,太陽光からのエネルギー発生のための効率的な光起電力,および複雑な生体分子構造の複雑な詳細を画像化するための蛍光プローブを含む,光を吸収する。この広範囲の応用を反映して,多くの大学研究所で使用されている典型的な超高速過渡吸収分光法から,X線自由電子レーザの次世代のような世界中の中央施設をingぐために,光駆動化学力学を,非常に多用途の一連の実験が,現在,規則的に利用されている,というのは,非常に多用な実験が,現在,規則的に利用されている。”,X線自由電子レーザの次世代のような,多くの大学研究所で使用されている典型的な超高速過渡吸収分光法から,現在,光駆動化学力学を,研究するのに,現在,規則的に利用されている。光駆動分子および材料動力学の計算機シミュレーションは,これらの実験源によって生成された過渡的電子および構造データの莫大な量を解析する重要な経路である。しかし,今日まで,分子光化学の直接シミュレーションは,計算化学科学におけるフロンティア課題であり,同時に,分子電子構造,核動力学および非断熱結合の影響の正確な処理を必要とする。これらの重要な課題に対処し,最先端の実験能力に統合できる新しい計算方法を可能にするために,過去数年は,”直接”量子動力学法の開発において,潜在的エネルギー表面(PESs)の機械学習と,多重配置時間依存Hartree(MCTDH)法のような正確な量子伝播スキームとの非断熱結合とを併合する,活性バーストを見た。このアプローチの結果は,PESが波動関数伝搬とタンデムに生成される直接量子動力学ツールの新しい生成であり,分子光化学の正確な”オンザフライ”シミュレーションを可能にする。これらのシミュレーションは,量子動力学の洞察を得るための代替ルートを提供し,必要に応じて高価なエネルギー評価を必要とするだけで,PESフィッティングのためのab initio電子構造データを生成する挑戦を回避する。このアカウントでは,著者らは,多重結合電子状態で移動する複雑な分子系に対する直接MCTDHシミュレーションを可能にするアルゴリズム開発を記述することに焦点を当て,この分野への著者ら自身の貢献の年代進化を記述する。特に,著者らは,格子ベースの量子化学的動力学シミュレーションの間,PESsを生成するための能動学習戦略を強調して,著者らは,光化学動力学の直接格子ベースのシミュレーションを可能にするために,新規二原子化方式の開発および影響を議論した。これらの開発は,多重結合電子状態で移動する多重核自由度を含む系の一連のベンチマーク分子シミュレーションで強調された。ここで報告した進行中の開発は,複雑な分子系における光解離,プロトンおよび電子移動,および超高速エネルギー散逸のような励起状態化学をモデル化するためのツールにおける主要な段階であると期待する。Copyright 2022 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (5件):
分類
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光化学一般  ,  鉄の錯体  ,  遷移金属錯体一般  ,  有機化合物・錯体のX線スペクトル  ,  光化学反応 

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